복셀 기반의 형태 계측
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1. 개요
복셀 기반 형태 계측(VBM)은 구조적 자기 공명 영상(MRI) 스캔을 통해 뇌의 지역별 부피 및 조직 농도 차이를 분석하는 전뇌 기법이다. 런던 택시 운전사의 해마 연구, 연령에 따른 뇌 구조 변화 연구 등 신경 및 정신 질환의 신경 해부학적 구조적 상관관계를 밝히는 데 사용되었다. VBM은 자동화되고 시간 효율적이며, 뇌 구조에 대한 사전 결정 없이 미세 구조적 차이를 감지할 수 있다는 장점이 있다. 뇌의 비대칭성 연구에도 활용되며, 일반적인 통계 분석 외에 패턴 인식을 통해 환자 분류에도 사용될 수 있다.
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| 복셀 기반의 형태 계측 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 유형 | 신경 해부학 방법 |
| 상세 정보 | |
| 설명 | 복셀 기반 형태 계측법(VBM)은 국소 뇌 조성의 차이를 조사하기 위해 통계를 사용하는 신경 해부학 기법이다. |
| 적용 분야 | 이는 자기 공명 영상(MRI)과 같은 뇌 스캔의 통계적 비교를 위한 것이다. |
| 기원 | 1995년에 처음 도입됨 조현병 연구에 적용 |
| 개발자 | 존 애시버너와 칼 프리스턴 |
| 주요 단계 | |
| 1단계 | 모든 뇌 스캔을 공통 공간으로 정규화한다. |
| 2단계 | 뇌의 회색질, 백질, 뇌척수액의 양에 대한 개별 스캔을 분할한다. |
| 3단계 | 스캔을 부드럽게 하여 오류를 줄인다. |
| 4단계 | 그룹 간에 유의미한 차이가 있는지 확인하기 위해 각 위치(복셀)에서 스캔을 통계적으로 비교한다. |
| 사용 예시 | |
| 1 | 런던 택시 운전사의 해마 연구 |
| 2 | 조현병 환자의 뇌 피질 발달 연구 |
| 장점 및 단점 | |
| 장점 | 자동화 전체 뇌를 조사 가능 |
| 단점 | 공간 정규화에 민감함 분할 오류에 취약함 |
2. 역사
복셀 기반 형태 계측(VBM)은 지난 20년 동안 신경 및 정신 질환의 신경 해부학적 구조적 상관관계를 밝히는 데 사용된 뇌 영상 분석 기법이다.[6]
초기 VBM 연구 중 하나로 런던 택시 운전사의 해마 구조를 분석한 연구가 있다.[7] 이 연구에서는 택시 운전사의 해마 크기가 일반인과 다르다는 것을 보여주었다. 또 다른 연구에서는 465명의 정상 성인을 대상으로 뇌의 회백질, 백색질, 뇌척수액의 변화를 분석하여 연령에 따른 뇌 구조 변화를 연구하였다.[8]
VBM 방법론에 대한 핵심 설명은 ''NeuroImage''에 게재된 ''Voxel-Based Morphometry—The Methods'' 논문에서 찾을 수 있다.[9][10] VBM은 통계 분석뿐만 아니라 패턴 인식을 활용하여 환자와 건강한 사람을 분류하는 데에도 사용될 수 있다.[11]
2. 1. 초기 연구
지난 20년 동안 수백 건의 연구를 통해 신경 및 정신 질환의 신경 해부학적 구조적 상관관계가 밝혀졌다. 이러한 연구의 대부분은 구조적 자기 공명 영상(MRI) 스캔에서 그룹 간의 지역별 부피 및 조직 농도 차이를 특징짓는 전뇌 기법인 복셀 기반 형태 계측(VBM)을 사용하여 수행되었다.[6]최초의 VBM 연구 중 하나이자 주류 언론의 주목을 받은 연구는 런던 택시 운전사의 해마 뇌 구조에 관한 연구였다.[7] VBM 분석 결과 택시 운전자의 후방 해마가 대조군에 비해 평균적으로 더 컸으며 전방 해마는 더 작았다. 런던 택시 운전사는 뛰어난 공간 탐색 기술이 필요하며, 과학자들은 일반적으로 해마를 이 특정 기술과 연관 지어왔다.
또 다른 유명한 VBM 논문은 465명의 정상 성인을 대상으로 한 회백질 및 백색질, 뇌척수액에 대한 연령의 영향을 연구한 논문이었다.[8] VBM 분석 결과 전체 회백질은 연령에 따라 선형적으로 감소했으며, 특히 남성의 경우 더 두드러졌다. 반면 전체 백색질은 연령에 따른 감소가 나타나지 않았다.
복셀 기반 형태 계측 방법론에 대한 핵심 설명은 저널 ''NeuroImage''에서 가장 많이 인용되는 논문 중 하나인 ''Voxel-Based Morphometry—The Methods''이다.[9][10] 통계 분석에 대한 일반적인 접근 방식은 대량 일변량(각 복셀을 개별적으로 분석)이지만, 패턴 인식을 사용하여 환자를 건강한 사람으로부터 분류하는 데에도 사용할 수 있다.[11]
2. 2. 연령에 따른 뇌 구조 변화 연구
지난 20년 동안 수백 건의 연구를 통해 신경 및 정신 질환의 신경 해부학적 구조적 상관관계가 밝혀졌다. 이러한 연구의 대부분은 구조적 자기 공명 영상(MRI) 스캔에서 그룹 간의 지역별 부피 및 조직 농도 차이를 특징짓는 전뇌 기법인 복셀 기반 형태 계측(VBM)을 사용하여 수행되었다.[6]465명의 정상 성인을 대상으로 한 회백질 및 백색질, 뇌척수액에 대한 연령의 영향을 연구한 또 다른 유명한 VBM 논문이 있다.[8] VBM 분석 결과 전체 회백질은 연령에 따라 선형적으로 감소했으며, 특히 남성의 경우 더 두드러졌다. 반면 전체 백색질은 연령에 따른 감소가 나타나지 않았다.
2. 3. 방법론 정립
지난 20년 동안 수백 건의 연구를 통해 신경 및 정신 질환의 신경 해부학적 구조적 상관관계가 밝혀졌다. 이러한 연구의 대부분은 구조적 자기 공명 영상(MRI) 스캔에서 그룹 간의 지역별 부피 및 조직 농도 차이를 특징짓는 전뇌 기법인 복셀 기반 형태 계측(VBM)을 사용하여 수행되었다.[6]최초의 VBM 연구 중 하나이자 주류 언론의 주목을 받은 연구는 런던 택시 운전사의 해마 뇌 구조에 관한 연구였다.[7] VBM 분석 결과 택시 운전자의 후방 해마가 대조군에 비해 평균적으로 더 컸으며 전방 해마는 더 작았다. 런던 택시 운전사는 뛰어난 공간 탐색 기술이 필요하며, 과학자들은 일반적으로 해마를 이 특정 기술과 연관 지어왔다.
또 다른 유명한 VBM 논문은 465명의 정상 성인을 대상으로 한 회백질 및 백색질, 뇌척수액에 대한 연령의 영향을 연구한 논문이었다.[8] VBM 분석 결과 전체 회백질은 연령에 따라 선형적으로 감소했으며, 특히 남성의 경우 더 두드러졌다. 반면 전체 백색질은 연령에 따른 감소가 나타나지 않았다.
복셀 기반 형태 계측 방법론에 대한 핵심 설명은 저널 ''NeuroImage''에서 가장 많이 인용되는 논문 중 하나인 ''Voxel-Based Morphometry—The Methods''이다.[9][10] 통계 분석에 대한 일반적인 접근 방식은 대량 일변량(각 복셀을 개별적으로 분석)이지만, 패턴 인식을 사용하여 환자를 건강한 사람으로부터 분류하는 데에도 사용할 수 있다.[11]
3. 뇌 비대칭성 연구
복셀 기반 형태 계측(VBM)은 주로 사람들 간의 뇌 차이를 조사하는 데 사용되었지만, 뇌의 왼쪽과 오른쪽 반구 간의 신경해부학적 차이를 연구하는 데에도 이용되었다.[21][22] VBM은 뇌 비대칭을 감지하여 이러한 차이를 밝혀낼 수 있다.[12][13]
3. 1. 연구 절차
복셀 기반의 형태 계측을 이용한 뇌의 비대칭성 연구 절차는 다음과 같다.[23]# 왼손잡이와 오른손잡이, 남자와 여자에 해당되는 뇌 영상 데이터를 균형 있게 선별하여 연구에 사용될 뇌 영상 템플릿을 구성한다.
# 영상 분할 기법을 통해서 회백질과 백질 템플릿을 구성한다.
# 왼쪽과 오른쪽 대뇌 반구의 뇌 영상 데이터 평균값으로 대칭적인 회백질과 백질 템플릿을 구성한다.
# 뇌 영상의 영상 분할과 추출을 시행한다. (뇌 영상에서 두피 부분을 제거한다.)
# 대칭 템플릿을 이용해서 분할된 영상을 표준화한다.
# 표준화된 영상에 공간 필터를 적용한다.
# 선형 모델을 이용해서 통계 분석을 시행한다. (통계적 매개변수 사상)
4. 관심 영역 접근법과의 비교
VBM이 등장하기 전에는 수동적인 관심 영역 구획이 뇌 구조의 부피를 측정하는 데 있어 표준으로 여겨졌다. 그러나 VBM은 관심 영역 접근 방식과 비교하여 뇌영상 커뮤니티 내에서 널리 사용되는 이유를 설명하는 많은 장점을 가지고 있다. 실제로 VBM은 자동화되고 사용하기 비교적 쉬우며 시간 효율적인 전뇌 도구로서, 평가할 구조에 대한 사전 결정 없이 개별 그룹 간의 뇌 해부학적 미세 구조적 차이를 생체 내에서 감지할 수 있다. 또한 VBM은 수동 체적 측정과 유사한 정확도를 보인다.[16] 실제로 여러 연구에서 두 기술 간의 좋은 일치도를 보여 VBM 접근 방식의 생물학적 타당성에 대한 신뢰를 제공했다.[16]
참조
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